【技术交流】 生态修复与风险评估|以旗舰物种为视角的生物多样性...

为保证模型的稳定性和参数估计的准确性,需对变量的多重共线性进行检验,将无序的多分类变量(如职业)转换成虚拟变量再进行多重共线性检验。方差膨胀因子(VIF)常被用于度量自变量间的相关性,若VIF大于5,则表示变量间存在严重多重共线性。计算结果显示,9个“职业”虚拟变量中有6个的VIF>5,因此在后续处理中剔除“职...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

可以使用统计检验(如Durbin-Watson检验)来检验残差之间是否存在自相关,并根据检验结果进行相应的处理。多重共线性:多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这会导致回归系数的估计值不稳定、难以解释,并可能增加预测误差。消除多重共线性的方法包括:剔除引起多重共线性的自变量:通过相关分析或VIF(方差膨胀因子)检...

研究| 王洪川 陈怡莹 王聪:人口老龄化背景下体育消费的健康效应...

通过VIF检验以删除存在共线性问题的控制变量,控制变量的VIF值均低于7,表示模型中不存在共线性问题。最终选取的控制变量包括年龄、人均可支配收入、城市常住人口、省级财政体育支出。变量的描述性统计结果如表1所示。3.实证结果3.1不同时空下的体育消费健康效应体育消费对医疗消费影响的回归分析结果如表2所示。为了...

我国地方政府债券发行市场化定价的影响因素研究

多重共线性检验基于上述回归结果,采取计算方差膨胀因子(VIF)的方法,对混合回归模型进行多重共线性检验,检验结果如表4所示。一般而言,当VIF值大于10时,表明模型存在严重的多重共线性。如果VIF值小于10,则认为模型不存在共线性问题。根据表4数据可以看出,各变量的方差膨胀因子均小于10,且均值处于2左右,表明该混合回...

SPSS实例教程:自变量多重共线性怎么办?

结果显示,CHO与LDL的相关系数为0.862(P<0.001),呈现高度相关性,同时CHO和LDL的Tolerance均<0.2,VIF值均>5,提示这两个变量之间存在多重共线性。同时,结合专业知识,CHO和LDL对指标Y的影响应为负向影响,但是回归模型估计的偏回归系数却显示,LDL为负向影响,CHO为正向影响,与实际情况矛盾,也提示两者存在多重共线性的...

想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)

1.去除所有共线变量1.去除所有共线变量2.去除一个变量而不是都去掉3.我们可以计算VIF(方差膨胀因子)来检验多重共线性效应,然后根据情况处理4.去除相关的变量可能会导致信息的丢失(www.e993.com)2024年11月27日。为了保证数据的完整性,我们应该选取比如岭回归和套索回归等惩罚回归模型。

黄辉| 我国证券内幕交易的执法强度及其影响因素:实证研究与完善...

为了检验回归模型的有效性,特别是自变量的多重共线性问题,首先需要对回归模型中的所有变量进行Pearson相关性分析。表4显示,违法所得与社会影响之间的二元相关系数很大(0.140),在0.01水平上具有统计学意义(双尾)。所有自变量之间的最大相关系数在上市公司身份和账户之间(0.200),在0.01水平上(双尾)具有统计学意义。但是...

2022上半年自考计量经济学真题试卷

B.当存在不完全共线性时,置信区间趋于变大c.存在严重共线性时,假设检验失效D.存在严重多重共线性时,可能导致可决系数R?较高10.当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是A.有偏估计量B.有效估计量C.无效估计量D.渐近有效估计量...

人工智能企业抵御风险能力对融资成本的影响研究——基于我国智能...

1限于篇幅,多重共线性检验结果不在此陈列。4.回归分析……本文使用最小二乘法(OLS)的回归分析结果见表4。表.4基准回归注:*、**、***分别代表10%、5%和1%的显著性水平;括号为T值。从回归结果中,我们可以看到:第一,回归的F值为68.77,在1%的显著性水平下通过了检验,说明解释变量可以很好地解释...

计算扎根:定量研究的理论生产方法

究其缘由,对着变量列表进行随机的甚至遍历式N×(N-1)两两关联的头脑风暴,可能会产生大量了无实据甚至荒诞的假说;用传统的回归模型来进行各种X-Y组合的循环检验,无法解决控制变量的数量限制、选取组合和多重共线性等诸多问题。因此,借助数据和模型直接助产理论的研究路径在相当长时期内被定量学者所忽略。